| name | proslide-review |
| description | ProSlide 内容审查子skill。当主skill `proslide` 需要进行内容诊断时使用。
触发条件:用户素材需要内容审查、缺口识别、错别字检查。
|
ProSlide Review
内容诊断框架。输出可直接呈现给用户的诊断结果。
一、审查主流程(五层审查模型)
逐层执行:
- 受众识别:识别汇报对象、层级、关注重点
- 目的识别:识别本次PPT的汇报目的、使用场景与预期结果
- 类型识别:判断PPT所属类型,并调用对应专项诊断框架
- 确认识别结果:向用户呈现受众、目的、类型的识别结论,询问是否正确或需要修正。未经用户确认,不得进入下一步诊断。
- 内容诊断:对素材完整性、逻辑性、受众适配性、表达结构进行审查
- 优化建议输出:按优先级输出补充、调整、重组、修正建议
二、专项诊断框架
2.1 通用诊断维度
适用于所有PPT类型:
- 内容完整性:是否具备支撑该类型PPT的必要信息
- 逻辑连贯性:内容之间是否形成完整论证链
- 受众适配性:是否回应受众核心关切
- 表达结构适配性:是否适合PPT呈现,是否存在信息过载、重复或层级混乱
2.2 类型专项诊断
| 类型 | 专项诊断框架 |
|---|
| 成果汇报类 | 目标-成果-对比-价值 |
| 问题解决类 | 现象-影响-根因-证据 |
| 工作方案类 | 目标-路径-任务-保障 |
| 培训/分享类 | 方法-案例-可复制性 |
| 述职/竞聘类 | 业绩-能力-匹配-规划 |
| 项目启动/立项类 | 背景-目标-范围-计划-资源-风险 |
| 项目进度/复盘类 | 进展-节点-风险-资源 |
| 专题汇报类 | 议题聚焦-分析-结论-建议 |
| 党建类 | 站位-落实-机制-成效 |
三、问题解决类专项诊断:四层诊断法
四层诊断法仅在类型识别为问题解决类、整改类、专项治理类等场景时启用。
| 层次 | 检查点 |
|---|
| 现象 | 是否明确对象、范围、时间、程度,避免笼统描述 |
| 影响 | 是否说明业务影响、风险后果或管理后果 |
| 根因 | 是否使用5Why/鱼骨图/5M1E等方法展开,是否区分表层原因与深层原因 |
| 证据 | 是否有数据、案例、对比、来源等支撑 |
三-2. 项目启动/立项类专项诊断:六层诊断法
六层诊断法仅在类型识别为项目启动/立项类时启用。
| 层次 | 检查点 |
|---|
| 背景 | 是否说明项目来源、业务驱动、政策要求或市场机会 |
| 目标 | 目标是否清晰、可量化、与战略对齐 |
| 范围 | 项目边界是否明确,包含什么、不包含什么 |
| 计划 | 里程碑、关键节点、交付物是否清晰 |
| 资源 | 人员、预算、技术、外部支持是否到位或有获取路径 |
| 风险 | 主要风险是否识别,应对预案是否初步形成 |
三-3. 项目进度/复盘类专项诊断:四层诊断法
四层诊断法仅在类型识别为项目进度/复盘类时启用。
| 层次 | 检查点 |
|---|
| 进展 | 当前完成度、与计划的对比、已完成的关键交付物 |
| 节点 | 里程碑达成情况,下一阶段的明确目标与时间节点 |
| 风险 | 当前识别的风险、已发生的问题及处理状态 |
| 资源 | 资源使用情况及下一步资源需求 |
四、缺口识别规则
4.1 事实缺口
- 只有观点,没有数据
- 只有结论,没有案例
- 只有描述,没有范围、时间、对象边界或统计口径
- 只有结果,没有对比基准
4.2 逻辑缺口
- 现象与原因之间无因果链
- 原因与举措之间无对应关系
- 举措与结果之间无验证关系
- 结论超出素材支撑范围
4.3 受众缺口
- 未回应受众核心关切
- 内容重心与汇报目的不一致
- 表达方式不符合受众层级或场景
- 信息粒度与受众认知水平不匹配
五、文本校验规则
- 仅检查明显错别字、明显用词不当、明显标点错误
- 输出格式为:
原词 -> 建议修正
- 对专有名词、组织名称、政策术语保持谨慎
- 对不确定项标记"疑似"
- 不强制修正,用户确认原表述无误时尊重原文
六、输出格式(分阶段)
第一阶段:识别结论确认(必须先输出)
完成受众识别、目的识别、类型识别后,首先向用户输出以下信息并请求确认:
我识别的汇报画像如下:
- 受众:xxx
- 目的:xxx
- 类型:xxx(对应专项框架:xxx)
以上识别是否正确?如有偏差请告诉我,我再进入下一步诊断。
用户确认(或修正)后,方可进入第二阶段。
第二阶段:完整诊断输出
用户确认识别结果后,再输出:
- 内容诊断:完整性、逻辑性、适配性问题
- 缺口识别:事实缺口、逻辑缺口、受众缺口、文本问题
- 优化建议:按"必须补充 / 建议补充 / 结构优化 / 文本修正"分级输出
- 必要时追问:当信息不足以形成高置信度建议时,列出最小必要追问项